Segment Anything Come Usare
Segment Anything è un modello di intelligenza artificiale programmabile sviluppato da Meta AI che può segmentare qualsiasi oggetto in qualsiasi immagine con capacità di generalizzazione zero-shot.
Visualizza AltroCome usare Segment Anything
Installa Segment Anything: Clona il repository GitHub e installa il pacchetto usando pip: git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .
Scarica il checkpoint del modello: Scarica un checkpoint del modello pre-addestrato dal repository GitHub di Segment Anything.
Importa i moduli richiesti: Importa i moduli necessari: from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
Carica il modello: Carica il modello SAM usando il checkpoint: sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')
Prepara l'immagine di input: Carica e preelabora la tua immagine di input: image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
Genera maschere: Usa SamAutomaticMaskGenerator per generare maschere: mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)
Fornisci prompt (opzionale): Per una segmentazione più precisa, fornisci prompt come punti o caselle per guidare il modello: predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)
Visualizza i risultati: Usa matplotlib o altri strumenti di visualizzazione per mostrare le maschere generate sull'immagine originale
FAQ di Segment Anything
Il Segment Anything Model (SAM) è un modello di intelligenza artificiale sviluppato da Meta AI per la segmentazione delle immagini. Può segmentare qualsiasi oggetto in un'immagine basandosi su vari input come punti o scatole, senza richiedere ulteriori addestramenti. SAM è progettato per la generalizzazione zero-shot a nuovi oggetti e immagini.
Tendenze del traffico mensile di Segment Anything
Segment Anything ha registrato un calo del 3,9% nel traffico, raggiungendo 99,76K visite. In assenza di aggiornamenti specifici del prodotto o di attività di mercato rilevanti, questo leggero calo riflette probabilmente le normali fluttuazioni del mercato.
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